* Urvalsbias: Detta inträffar när studieurvalet inte är representativt för populationen av intresse. Till exempel kan en studie av rökningens hälsoeffekter som endast inkluderar rökare överskatta riskerna med rökning, eftersom personer som aldrig har rökt inte ingår i studien.
* Informationsbias: Detta inträffar när informationen som samlas in från studiedeltagare är felaktig eller ofullständig. Till exempel kan en studie av hälsoeffekterna av ett nytt läkemedel som förlitar sig på självrapporterade data vara partisk om deltagarna inte kan komma ihåg sin medicinanvändning korrekt.
* Förvirrande: Detta inträffar när en annan faktor än exponeringen av intresse är förknippad med både exponeringen och resultatet. Till exempel kan en studie av hälsoeffekterna av luftföroreningar som inte kontrollerar för rökning förväxlas med rökning, eftersom rökning är förknippat med både exponering för luftföroreningar och andningsproblem.
* Bias på grund av bristande bländning: Detta inträffar när deltagarna eller forskarna i en studie vet vilken grupp deltagarna är i, vilket kan leda till partiska resultat. Till exempel, i en studie som jämför effektiviteten av två läkemedel, om deltagarna vet vilket läkemedel de tar, kan de vara mer benägna att rapportera positiva effekter för läkemedlet de tar och negativa effekter för det andra läkemedlet.
* Omvänt orsakssamband: Detta inträffar när resultatet av intresse orsakar exponeringen, snarare än exponeringen som orsakar resultatet. Till exempel kan en studie av sambandet mellan fetma och hjärtsjukdomar vara partisk av omvänd orsak, eftersom hjärtsjukdomar kan leda till fetma.
Detta är bara några av de hot mot validiteten som kan uppstå i epidemiologiska studier. Det är viktigt att vara medveten om dessa hot och att vidta åtgärder för att minimera deras inverkan på studieresultaten.
Hälsa och Sjukdom © https://www.sjukdom.online